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研究發現人工智慧可以預測早逝

諾丁漢大學(UniversityofNottingham)專家的一項新研究表明,能夠自學預測早逝的計算機可以大大改善未來的預防性醫療保健。

這個由醫療數據、科學家和醫生組成的團隊開發並測試了一套基於計算機的「機器學習」演算法,以預測大量中年人口因慢性疾病而過早死亡的風險。

他們發現這個人工智慧系統的預測非常準確,並且比目前人類專家開發的標準預測方法表現得更好。這項研究發表於PLOS一號「健康與生物醫學中的機器學習」特輯。

該小組使用了2006年至2010年間從英國生物銀行招募的50多萬年齡在40至69歲之間的人的健康數據,並一直跟蹤到2016年。

流行病學及資料科學助理教授王永平博士領導這項工作時說:「預防醫療是對抗嚴重疾病的一項日益重要的工作,因此多年來,我們一直致力提高一般市民電腦化健康風險評估的準確性。」大多數應用集中在一個單一的疾病領域,但由於幾種不同的疾病結果而預測死亡是非常複雜的,特別是考慮到可能影響它們的環境和個人因素。

他說:「我們在這方面已向前邁進了一大步,發展了一套獨特而全面的方法,透過機器學習預測一個人早逝的風險,並利用電腦建立新的風險預測模型,該模型會考慮到每個被評估人士的人口、生物特徵、臨床及生活方式因素,甚至包括他們每日進食水果、蔬菜和肉類的飲食習慣。」

「我們利用美國國家統計局(Office Of National Statistics)死亡記錄、英國癌症登記和」醫院事件「統計數據,將預測結果映射到隊列中的死亡率數據。我們發現,與人類專家開發的標準預測模型相比,機器學習演算法在預測死亡方面要準確得多。」

新研究中使用的人工智慧機器學習模型被稱為「隨機森林」和「深度學習」。這與傳統上使用的基於年齡和性別的「Cox回歸」預測模型相反-在預測死亡率方面被發現是最不準確的-以及多變數Cox模型,該模型工作得更好,但傾向於過度預測風險。

從事該項目的臨床學者之一喬·凱教授說:「目前人們對使用『人工智慧』或『機器學習』來更好地預測健康結果的潛力有著濃厚的興趣。在某些情況下,我們可能會發現它是有幫助的,而在另一些情況下,它可能在這種特殊情況下,我們已經表明,通過仔細調整,這些演算法可以有效地改進預測。

「這些技術對許多健康研究領域來說可能是新的,很難遵循。我們相信,通過以透明的方式清楚地報告這些方法,這將有助於這一令人興奮的衛生保健領域的科學驗證和未來發展。」

這項新的研究建立在諾丁漢小組先前工作的基礎上。這項研究表明,四種不同的人工智慧演算法,「隨機森林」、「Logistic回歸」、「梯度增強」和「神經網路」,在預測心血管疾病方面明顯優於目前心臟病學指南中使用的一種既定演算法。這個早期的研究可以在這裡找到。

諾丁漢大學的研究人員預測,人工智慧將在開發未來能夠提供個性化藥物的工具中發揮重要作用,為個別患者定製風險管理。進一步的研究需要在其他人群中驗證和驗證這些人工智慧演算法,並探索將這些系統應用到日常醫療保健中的方法。

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